浅谈数字图像处理技术及应用_李立芳
数字图像处理技术的应用与发展

郑州航空工业管理学院2013 - 2014 学年第2 学期《信息管理前沿讲座》〔双语I〕课程论文题目数字图像处理技术的应用与发展专业信息管理与信息系统班级1304972姓名学号任课教师职称副教授二О一四年五月三十日数字图像处理技术的应用与发展130497227王琼菲摘要数字图像处理是将图像信号转换成数字信号并利用电脑对其进行处理的过程。
文章简述了数字图像处理技术的主要特点和优点、以及数字图像处理的过程、数字图像处理技术的应用、数字图像处理技术的研究方向和内容,并根据最新进展,阐述了数字图像处理技术5个主要研究方面的最新热点,最后总结了数字图像处理技术领域中面临的主要发展领域和未来发展方向。
关键词数字图像处理,采集,识别,应用Application and Development of the Digital Image Processing Technology130497227 Wang QiongfeiA bstract D igital image processing is to process the image signal into digital signal and processed by computer to its。
This paper briefly introduces the digital image processing technology, and the main characteristics and advantages of digital image processing, the application of digital image processing technology, the digital image processing technology research direction and content, and according to the latest advances in digital image processing technology, introduces 5 new hot main research aspects, summarizes the main development faces in the field of technology in the field of digital image processing and the development direction in the future。
数字图像处理技术的应用

数字图像处理技术的应用随着计算机技术的不断发展,我们的生活中越来越多地出现数字图像。
随着这种图像的增多,数字图像处理技术也变得更加重要。
数字图像处理技术是一种将数字图像转换为更好的形式的技术。
它可以从图像中提取智能信息,以便在许多领域中使用和分析。
数字图像处理技术应用广泛,在医学、工业、科学研究、安全及视频监控、娱乐等领域中都起到了重要的作用。
在医学领域中,数字图像处理技术被应用于各种形式的医学图像。
例如,医生可以使用数字图像处理技术来处理X光图像、CT扫描图像和MRI图像。
这些技术允许医生更好地识别疾病和损伤,从而更准确地进行诊断和治疗。
此外,医生还可以使用数字图像处理技术进行手术规划和定位,以确保手术成功。
在工业方面,数字图像处理技术可以用于各种不同的应用。
例如,它可以用于检测制造过程中的缺陷和损伤,以便及时处理。
它也可以用于质量控制,以确保制造的产品达到标准。
在科学研究方面,数字图像处理技术可以帮助科学家对实验数据进行分析。
例如,科学家可以使用数字图像处理技术来分析显微镜图像,以了解细胞结构和变化。
此外,数字图像处理技术还可以用于研究气候变化和地球监测等领域。
在安全及视频监控方面,数字图像处理技术可以帮助人们更好地监控和保护他们的财产和安全。
例如,数字图像处理技术可以用于监测银行ATM机的使用,以确保安全和防止欺诈。
此外,在视频监控领域,数字图像处理技术可以用于检测不寻常的活动和行为,以便识别潜在的犯罪行为。
在娱乐方面,电影制作中数字图像处理技术已经变得越来越普遍。
数字图像处理技术可以用于创造特殊效果和增强电影的视觉吸引力。
此外,在电子游戏中,数字图像处理技术可以用于创造更逼真的游戏世界和角色。
总之,数字图像处理技术在各个领域中都扮演着重要角色。
它不仅可以提高工作效率和准确性,还可以帮助实现更安全和可靠的生活。
随着这种技术的不断发展,我们可以期待更广泛的应用和更高效的结果。
数字图像处理技术分析及应用

数字图像处理技术分析及应用数字图像处理技术是指利用计算机技术对数字图像进行处理和分析的一种技术。
在现代科技应用中,数字图像处理技术已经成为一个不可或缺的技术手段,它被广泛应用在医学图像处理、航空航天、地理信息系统、军事侦察等领域。
本文将从图像处理的基本原理、几种主要的数字图像处理技术以及他们的应用等多个方面对数字图像处理技术进行分析并探讨其未来发展的前景。
数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术的处理对象是数字图像,因此我们先来了解一下数字图像。
数字图像是以像素为基本单位构成的二维矩阵,每个像素点都有着不同的灰度值或彩色值。
例如一张640x480像素的数字图像,它以640列480行像素矩阵的形式构成,而每个像素点的灰度值或彩色值则通常使用8位表示 (0~255)。
数字图像处理技术主要分为图像预处理、图像增强、图像分割、物体识别等几个方面。
其中,基本的数字图像处理步骤包括:数字图像采集、数字图像存储、数字图像预处理、数字图像处理、数字图像输出和图像後处理等。
数字图像的预处理通常起到降低信号噪声,使得图像处理更加舒适准确的作用。
这部分通常涉及到灰度校正,增加对比度、噪声去除等处理。
图像增强则是在原始图像的基础上通过各种算法将图像更加清晰、明亮、细节更加丰富。
包括了灰度变换、傅里叶变换、滤波等等。
数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在现代科技应用中所起的作用是无可替代的。
它不仅可以应用到人们日常生活,例如手机的拍照功能、智能家居中的人脸识别等,还可以应用在医学图像处理、大气环境监测和地理信息系统等领域。
1、医学图像处理医疗保健产业是数字图像处理领域的一个重要研究领域,应用于医生的辅助诊断和手术操作上。
在医疗保健领域中,数字图像处理技术主要涉及到CT扫描、磁共振成像、超声成像等众多医疗成像模式的图像等。
比如说在癌症治疗中,数字图像处理技术被应用于癌症的早期诊断、疾病的定量评估以及疾病的治疗等。
例如对于癌症肿瘤的辅助诊断和治疗方向的确定、对于神经元的特征提取和定量评估等方面,都有着非常广泛的应用。
数字图像处理技术的应用与发展

数字图像处理技术的应用与发展随着科技的不断发展,数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
数字图像处理技术可以对图像进行一系列的操作和处理,从而满足各种不同的需求。
本文将介绍数字图像处理技术的应用、发展历程以及对社会、经济和科学研究的影响,并展望未来的发展趋势。
数字图像处理技术在许多领域都有广泛的应用,以下是其中的几个例子:医学领域:数字图像处理技术在医学领域的应用已经非常成熟。
通过对医学影像进行处理和分析,可以协助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如,通过对CT、MRI等医学影像进行的三维重建,可以更加直观地观察到病变位置和范围,从而提高诊断的准确性和效率。
军事领域:数字图像处理技术在军事领域的应用也十分广泛。
例如,通过对面部、指纹等生物特征进行识别,可以实现对人员的精准管理。
数字图像处理技术还可以应用于地图测绘、目标跟踪等领域。
交通领域:数字图像处理技术在交通领域的应用也日益广泛。
例如,通过对面部识别技术和交通监控视频进行处理,可以实现对交通违法行为的自动识别和抓拍。
数字图像处理技术还可以应用于车辆检测、交通流量统计等领域。
数字图像处理技术自20世纪60年代出现以来,已经经历了漫长的发展历程。
随着科技的进步,数字图像处理技术也在不断发展和创新。
未来的数字图像处理技术将朝着以下几个方向发展:机器学习:机器学习是当前最为热门的技术之一,其在数字图像处理领域的应用也日益广泛。
通过机器学习算法,可以对图像进行自动分类、识别、分割等操作,从而提高数字图像处理的准确性和效率。
深度学习:深度学习是机器学习的一个分支,其通过对神经网络的研究和应用,可以实现更加复杂的图像处理任务。
例如,通过对面部特征进行分析,可以实现对面部表情的识别和分类,从而应用于情感分析、人机交互等领域。
数字图像处理技术的应用对社会、经济和科学研究都产生了深远的影响。
以下是其中的几个方面:提高生产效率:数字图像处理技术可以应用于工业生产中,通过对生产线的监控和自动化控制,可以提高生产效率、降低成本。
浅析数字图像处理技术在纤维检测中的应用

浅析数字图像处理技术在纤维检测中的应用摘要:利用数字图像对相关物品进行处理,实质上就是用计算机对图像进行处理。
随着时代的发展和科技水平的进步,数字图像处理技术得到了快速的发展,并且在对纤维检测中也有所涉及。
随着对数字图像处理技术在纤维检测中的不断深入研究,使得现阶段的数字图像处理技术在纤维检测中更加的丰富,能够很好的满足纤维检测的需求。
因此,本文就主要针对纤维检测中的数字图像处理技术进行阐述。
关键词:数字图像处理技术纤维检测应用前言:使用计算机的数字图像处理技术,最开始起源于上世纪20年代,这时主要是在国外应用的较为广泛,同时在这个阶段使用的数字图像处理技术很少应用到纤维的检测当中。
随着纺织企业对纤维检测的需求,数字图像处理技术也就逐渐渗透到纺织企业当中。
而纤维检测就是其中一种,因其对于检测有着很多的优势性,所以一经出现,就得到了社会上的一致好评,在一定程度上也促进了数字图像处理技术的发展。
1数字图像处理技术概述数字图像处理技术是时代发展出现的新技术,将图片转为数字化,再把需要处理的图像进行噪音消除和相关特征的提取,进而实现对图像的处理或者变成可直接观察的信息技术。
这种处理技术在我们的生活中比较常见,一般我们使用手机进行拍照时,手机自己就可以对图像进行数字化的处理;而被处理的图像在大致上可以分为两种,一种是模拟图像,一种是数字图像。
模拟图像就是最初处理图像的方式,利用呈现的颜色和亮度之间的变化不同,使用胶片对图像进行呈现。
这种拍摄出来的图片是不能直接别计算机进行数字处理的。
而随着时代的发展,数字相机或者是工业生产中的CCD拍摄相机出现,使得图像的呈现方式变成数字化,这时所拍摄的图片就可以直接通过计算机进行数字化处理,提高了处理的效果。
同时在数字化处理技术中,是由很多中部分组成的,其中就包括图像转化、图像增强、图像复原、压缩、分割、扫描等,极大的满足了对图片的处理能力;将图像实现数字化,采用计算机对图像进行处理,使得处理效率得到提高,更加方便深层次的对数字图像进行处理[1]。
数字图像处理技术及应用研究

数字图像处理技术及应用研究数字图像处理技术在现代社会中得到了广泛应用,如医学成像、生产制造、安全监控、文物保护等。
数字图像处理技术是指利用计算机和相关软件对图像进行各种操作和处理,以实现图像的优化和增强。
本文将从数字图像处理技术的基本原理、方法及应用展开探讨。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术的基本原理就是数字化和采样。
数字化指将连续的图像信号转换为数字形式存储在计算机中,这里的数字是指离散的数值。
采样指对连续图像样本进行离散取样,对采样样本进行数字化处理。
数字图像处理的基本过程分为四个步骤:预处理、特征提取、分类识别和图像后处理。
预处理是指在对图像进行处理之前,需要对原始数据进行处理。
预处理包括图像增强、滤波、几何校正、纹理平滑等处理。
图像增强是指通过一系列的操作,调节图像对比度、亮度和饱和度,以优化图像质量和显示效果。
滤波是在图像中移动一个窗口,计算窗口内像素的平均值或者其他变换值,以消除噪声并增强图像的边缘和细节。
特征提取是指对预处理过后的图像进行分析和识别,提取图像中的关键信息,为后续的分类识别提供基础。
常用的特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取、纹理特征提取等。
分类识别是在已经提取出的特征基础之上,使用机器学习算法和模型来识别和分类图像。
分类识别可以分为有监督和无监督两种方法。
有监督方法是指需要训练集作为输入,通过学习训练集中的特征和标签,得到针对特定分类任务的分类模型。
无监督方法不需要标记的训练数据,通过学习数据间的关系和相似度,将数据分组和分类。
图像后处理是对分类识别之后的图像进行处理。
图像后处理包括图像去噪、图像重构、目标跟踪和基于场景的图像处理等。
这些处理方法可以使处理结果更加准确和可靠。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术的应用范围广泛,下面主要介绍医学成像、生产制造、安全监控和文物保护等领域中的应用。
1.医学成像医学成像是数字图像处理技术的重要应用领域之一。
数字图像处理技术的基本原理和应用

数字图像处理技术的基本原理和应用随着科技的不断发展,数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用,例如计算机视觉、医学、遥感、安防等。
数字图像处理技术可以对图像进行各种处理和分析,以提取有用的信息。
本文将介绍数字图像处理技术的基本原理和应用。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术是利用计算机对数字图像进行处理和分析的一种技术。
数字图像是以数字的形式表示的图像,可以由数字相机、扫描仪等设备生成。
数字图像通常由像素组成,每个像素包含了图像的信息。
数字图像处理技术的基本原理包括以下几个方面。
1. 图像采集图像采集是将实际场景中的图像转换为数字图像的过程。
现代数字相机、扫描仪等设备可以将图像转换为数字信号。
数字信号存储在计算机中,可以进行进一步的处理和分析。
2. 图像预处理图像预处理是对数字图像进行预处理的过程。
常见的图像预处理包括去噪、平滑、增强等。
去噪是指去除图像中的噪声,可以通过滤波等方法实现。
平滑是指将图像中的峰谷等不规则部分去除,可以通过平滑滤波器等方法实现。
增强是指提高图像的对比度等,可以通过直方图均衡化等方法实现。
3. 图像处理图像处理是对数字图像进行处理的过程,包括图像分割、特征提取、相似性匹配等。
图像分割是将图像分成若干个部分的过程,可以通过阈值分割、区域生长等方法实现。
特征提取是从图像中提取出有用的信息,例如边缘、纹理等。
相似性匹配是将两幅图像进行匹配,以比较它们之间的相似程度。
4. 图像分析图像分析是对数字图像进行分析的过程,例如目标检测、物体跟踪等。
目标检测是从图像中检测出目标的位置、大小等信息。
物体跟踪是跟踪目标的运动轨迹。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
以下列举几个例子。
1. 计算机视觉计算机视觉是利用计算机对图像进行处理和分析的一种技术。
计算机视觉可以实现自动驾驶、人脸识别、图像搜索等功能。
例如,自动驾驶的核心技术之一就是计算机对道路、路标等信息进行分析和识别。
数字图像处理技术的原理与应用

数字图像处理技术的原理与应用数字图像处理技术是指通过计算机对数字图像进行处理的一种技术。
它不仅可以对图像进行复杂的阈值分割、滤波、变换等操作,还可以实现图像的压缩、存储和传输。
本文将探讨数字图像处理技术的原理、应用及发展趋势。
一、数字图像处理技术的原理数字图像处理技术是基于数字信号处理技术,其核心原理是图像数字化和离散化。
(一)图像数字化图像数字化是将连续的图像转换为离散的数字信号。
它是数字图像处理的第一步,也是最基本的环节。
在数字化过程中,图像被分为若干个像素点,每个像素点用一个数字表示,数字大小反映像素点的强度。
数字化后的图像可以通过计算机进行处理。
(二)离散化离散化是指将数字信号进行离散化处理,使得信号可以用数字进行表示。
在数字图像处理中,所有的图像处理方法都是基于离散化信号的。
离散化信号通过采样和量化两种方式实现。
采样是将连续信号从时间域转换到空间域的过程,获取图像的像素信息。
采样频率越高,图像的细节信息就越多。
量化是将连续信号(即采样后的信号)转换为离散信号,将信号的大小用数字表示。
量化过程中,每个信号的幅值被保留到一定的位数,被称为量化位数。
量化位数越高,信号的精度就越高,但文件大小也越大。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术广泛应用于医疗、安防、航空航天、自动化等众多领域。
(一)医疗影像处理医疗影像处理是数字图像处理的重要应用之一。
它可以用于图像增强、图像分割、病灶检测和量化分析等方面。
通过数字图像处理技术,可以将医学图像转化为数字数据,实现计算机辅助诊断和自动化分析。
(二)安防监控数字图像处理技术在安防监控中得到广泛应用。
通过人脸识别、车牌识别等技术,实现安全检测和自动报警。
数字图像处理还可以用于视频编码和压缩,提高视频的传输效率和存储效率。
(三)航空航天数字图像处理技术在航空航天领域也得到了广泛应用。
它可以用于航空母舰的自动识别及宇宙探测器的图像处理等方面。
数字图像处理技术是探索宇宙、实现智能空间探测的基础。
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1. 1 图像变换由于图像阵列很大,如 直接在空间域中进行处理,涉及计算量很 大。因此,往往采用各种图像变换的方法, 如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变 换等间接处理技术,将空间域的处理转换 为变换域处理,不仅可减少计算量,而且 可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在 频 域 中 进 行 数 字 滤 波 处 理 )。 目 前 新 兴 研 究的小波变换在时域和频域中都具有良好 的局部化特性,它在图像处理中也有着广 泛而有效的应用。
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人,而现在改用配备有高级计算机的图像 处理系统来判读分析,既节省人力,又加 快了速度,还可以从照片中提取人工所不 能发现的大量有用情报。从 6 0 年代末以 来,美国及一些国际组织发射了资源遥感 卫星(如 LANDSAT 系列)和天空实验室 (如 SKYLAB),由于成像条件受飞行器位 置、姿态、环境条件等影响,图像质量总 不是很高。因此,以如此昂贵的代价进行 简单直观的判读来获取图像是不合算的, 而必须采用数字图像处理技术。如 LANDSAT 系列陆地卫星,采用多波段扫 描器(MSS),在 900km 高空对地球每一个 地区以 18 天为一周期进行扫描成像,其图 像分辨率大致相当于地面上十几米或 100 米左右(如 1983 年发射的 LANDSAT-4, 分辨率为 3 0 m )。这些图像在空中先处理 (数字化,编码)成数字信号存入磁带中, 在卫星经过地面站上空时,再高速传送下 来,然后由处理中心分析判读。这些图像 无论是在成像、存储、传输过程中,还是 在判读分析中,都必须采用很多数字图像 处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫 星所获取的图像进行资源调查(如森林调 查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查 等),灾害检测(如病虫害检测、水火检测、 环 境 污 染 检 测 等 ), 资 源 勘 察 ( 如 石 油 勘 查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探 分析等),农业规划(如土壤营养、水分和 农 作 物 生 长 、 产 量 的 估 算 等 ), 城 市 规 划 (如地质结构、水源及环境分析等)。我国 也陆续开展了以上诸方面的一些实际应 用,并获得了良好的效果。在气象预报和 对太空其它星球研究方面,数字图像处理 技术也发挥了相当大的作用。
1.6 图像分类(识别) 图像分类(识 别)属于模式识别的范畴,其主要内容是 图像经过某些预处理(增强、复原、压缩) 后,进行图像分割和特征提取,从而进行 判决分类。图像分类常采用经典的模式识 别方法,有统计模式分类和句法(结构)模 式分类,近年来新发展起来的模糊模式识 别和人工神经网络模式分类在图像识别中 也越来越受到重视。 2 .数字图像处理的基本特点
2.5 数字图像处理后的图像一般是给
人观察和评价的,因此受人的因素影响较 大。由于人的视觉系统很复杂,受环境条 件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状 况影响很大,作为图像质量的评价还有待 进一步深入的研究。另一方面,计算机视 觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影 响着计算机视觉的研究。例如,什么是感 知的初始基元,基元是如何组成的,局部 与全局感知的关系,优先敏感的结构、属 性和时间特征等,这些都是心理学和神经 心理学正在着力研究的课题。 3 .数字图像处理技术的优点
4.2 生物医学工程方面的应用 数字图像处理在生物医学工程方面的 应用十分广泛,而且很有成效。除了上面 介绍的 CT 技术之外,还有一类是对医用 显微图像的处理分析,如红细胞、白细胞 分类,染色体分析,癌细胞识别等。此外, 在 X 光肺部图像增晰、超声波图像处理、心 电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断 方面都广泛地应用图像处理技术。 4.3 通信工程方面的应用 当前通信的主要发展方向是声音、文 字、图像和数据结合的多媒体通信。具体 地讲是将电话、电视和计算机以三网合一 的方式在数字通信网上传输。其中以图像 通信最为复杂和困难,因图像的数据量十 分巨大,如传送彩色电视信号的速率达 100Mbit/s 以上。要将这样高速率的数据实 时传送出去,必须采用编码技术来压缩信 息的比特量。在一定意义上讲,编码压缩 是这些技术成败的关键。除了已应用较广 泛的熵编码、DPCM 编码、变换编码外,目 前国内外正在大力开发研究新的编码方 法,如分行编码、自适应网络编码、小波 变换图像压缩编码等。 4.4 工业和工程方面的应用 在工业和工程领域中图像处理技术有 着广泛的应用,如自动装配线中检测零件 的质量、并对零件进行分类,印刷电路板 疵病检查,弹性力学照片的应力分析,流 体力学图片的阻力和升力分析,邮政信件 的自动分拣,在一些有毒、放射性环境内 识别工件及物体的形状和排列状态,先进 的设计和制造技术中采用工业视觉等等。 其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和 触觉功能的智能机器人,将会给工农业生 产带来新的激励,目前已在工业生产中的
2. 1 目前,数字图像处理的信息大多 是二维信息,处理信息量很大。如一幅 256 × 256 低分辨率黑白图像,要求约 64kbit 的数据量;对高分辨率彩色 512 × 512 图 像,则要求 768kbit 数据量;如果要处理 30 帧 / 秒的电视图像序列,则每秒要求 500kbit~22.5Mbit 数据量。因此对计算机 的计算速度、存储容量等要求较高。
1.2 图像编码压缩 图像编码压缩技 术可减少描述图像的数据量(即比特数), 以便节省图像传输、处理时间和减少所占 用的存储器容量。压缩可以在不失真的前 提下获得,也可以在允许的失真条件下进 行。编码是压缩技术中最重要的方法,它 在图像处理技术中是发展最早且比较成熟 的技术。
1.3 图像增强和复原 图像增强和复 原的目的是为了提高图像的质量,如去除 噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不 考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴 趣的部分。如强化图像高频分量,可使图 像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低 频分量可减少图像中噪声影响。图像复原 要求对图像降质的原因有一定的了解,一 般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再 采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图
3.1 再现性好 数字图像处理与模拟 图像处理的根本不同在于,它不会因图像 的存储、传输或复制等一系列变换操作而 导致图像质量的退化。只要图像在数字化 时准确地表现了原稿,则数字图像处理过 程始终能保持图像的再现。
3.2 处理精度高 按目前的技术,几 乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的 二维数组,这主要取决于图像数字化设备 的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰 度等级量化为 16 位甚至更高,这意味着图 像的数字化精度可以达到满足任一应用需 求。对计算机而言,不论数组大小,也不 论每个像素的位数多少,其处理程序几乎 是一样的。换言之,从原理上讲不论图像 的精度有多高,处理总是能实现的,只要 在处理时改变程序中的数组参数就可以 了。试想一下图像的模拟处理,为了要把 处理精度提高一个数量级,就要大幅度地 改进处理装置,这在经济上是极不合算 的。
像。 1.4 图像分割 图像分割是数字图像
处理中的关键技术之一。图像分割是将图 像中有意义的特征部分提取出来,其有意 义的特征有图像中的边缘、区域等,这是 进一步进行图像识别、分析和理解的基 础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区 域分割的方法,但还没有一种普遍适用于 各种图像的有效方法。因此,对图像分割 的研究还在不断深入之中,是目前图像处 理中研究的热点之一。
2.4 由于图像是三维景物的二维投影, 一幅图像本身不具备复现三维景物的全部 几何信息的能力,很显然三维景物背后部 分信息在二维图像画面上是反映不出来 的。因此,要分析和理解三维景物必须作 合适的假定或附加新的测量,例如双目图 像或多视点图像。在理解三维景物时需要 知识导引,这也是人工智能中正在致力解 决的知识工程问题。
1.5 图像描述 图像描述是图像识别 和理解的必要前提。作为最简单的二值图 像可采用其几何特性描述物体的特性,一 般图像的描述方法采用二维形状描述,它 有边界描述和区域描述两类方法。对于特 殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。 随着图像处理研究的深入发展,已经开始 进行三维物体描述的研究,提出了体积描 述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
图像是人类获取和交换信息的主要来 源,因此,图像处理的应用领域必然涉及 人类生活和工作的方方面面。随着人类活 动范围的不断扩大,图像处理的应用领域 也将随之不断扩大。
4.1 航天和航空技术方面的应用 数字图像处理技术在航天和航空技术 方面的应用,除了上面介绍的 JPL 对月球、 火星照片的处理之外,另一方面的应用是 在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家 每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的 地区进行大量的空中摄影。对由此得来的 照片进行处理分析,以前需要雇用几千
3.4 灵活性高 图像处理大体上可分 为图像的像质改善、图像分析和图像重建 三大部分,每一部分均包含丰富的内容。 由于图像的光学处理从原理上讲只能进行 线性运算,这极大地限制了光学图像处理 能实现的目标。而数字图像处理不仅能完 成线性运算,而且能实现非线性处理,即 凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的 一切运算均可用数字图像处理实现。 4 .数字图像处理技术的应用
2 . 2 数字图像处理占用的频带较宽。 与语言信息相比,占用的频带要大几个数 量级。如电视图像的带宽约 5.6MHz,而 语音带宽仅为 4kHz 左右。所以在成像、传 输、存储、处理、显示等各个环节的实现 上,技术难度较大,成本亦高,这就对频 带压缩技术提出了更高的要求。
2.3 数字图像中各个像素是不独立的, 其相关性大。在图像画面上,经常有很多 像素有相同或接近的灰度。就电视画面而 言,同一行中相邻两个像素或相邻两行间 的像素,其相关系数可达 0.9 以上,而相 邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说 还要大些。因此,图像处理中信息压缩的 潜力很大。
信息科技
Information Technology
中国科技信息 2012 年第 03 期 CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Feb.2012
DOI:10.3969/j.issn.1001-8972.2012.03.036